МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ВЫПУСКА ПРОДУКЦИИ

2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ВЫПУСКА ПРОДУКЦИИ

2.1 Характеристика математической постановки задачи оптимизации

Основной особенностью операционной методологии является поиск оптимального решения на базе математической модели и использование для ее анализа математического аппарата. Количественный анализ той или иной задачи оптимизации - неотъемлемая часть методологии исследования операций. Этот анализ осуществляется в соответствии с принципами системного подхода и предполагает выявление всех существенных элементов задачи и их взаимосвязей.

Степень соответствия хода операции поставленной цели характеризуется достигаемым значением функционала:

W = F [x1(t), x2(t), ... , xn(t)]

- критерия оценки (показателя эффективности).

Процесс проектирования как операция имеет целью получение оптимального объекта проектирования, имеющего наилучшие возможные свойства: минимальный вес, минимальную стоимость, максимальную энерговооруженность, максимальную прибыль, минимальный срок окупаемости, минимум капиталовложений и т.п. В такой постановке создание оптимального объекта (например, системы управления производством) формализуется в виде задачи математического программирования, в которой критерий оценки отражает основную цель операции, а система ограничений обеспечивает выполнение всех требований к объекту проектирования. При этом автоматизированное проектирование оптимальных объектов и систем на основе математических методов с использованием компьютеров содержит две основные задачи:

- разработка математической модели объекта проектирования, содержащей все основные технико-экономические требования к создаваемому объекту или системе (работоспособность, технологичность, допустимая стоимость и т.п.);

- организация такого вычислительного процесса, который автоматизирует выполнение всех требований математической модели.

Операционная математическая модель представляет собой агрегат (совокупность) алгоритмов, описывающих функциональные свойства проектируемого объекта. Эта модель в пространстве фазовых координат, образованных гиперповерхностями входящих в модель ограничений, воспроизводит (синтезирует) образ проектируемого объекта, отвечающего всем технико-экономическим требованиям, предъявляемым в рамках данных конкретных задач проектирования.

Схема метода построения операционных математических моделей оптимальных объектов проектирования, позволяющих на основе формализованного представления процесса проектирования как операции синтезировать оптимальные по заданному критерию параметры объекта, представлена на рис.1.

Качественная модель проектируемого объекта, представляющая собой словесное описание требований, обеспечивающих процесс функционирования конструкции на всех этапах ее существования, формируется на основании технического задания.

Каждое из требований, записанное в виде математических выражений (для аналитических моделей), графов или матриц (для топологических моделей) или семантических правил (для семантических моделей), устанавливает основные взаимосвязи оптимизируемых параметров:

• геометрические, позволяющие по полученным значениям искомых оптимизируемых параметров х1,х2,х3,...,хn, а также по совокупности параметров а1,а2,а3,...,аm, заданных в качестве исходной информации, воспроизвести объект с той степенью детализации, которая необходима проектировщику при решении данной конкретной задачи;

• энергетические, устанавливающие зависимость энергосиловых характеристик объекта от оптимизируемых параметров;

• механические, описывающие кинематические и динамические характеристики объекта (взаимное расположение узлов и деталей конструкции в процессе ее функционирования, внешние усилия, инерционные силы, силы трения, масса конструкции и т.п.);

• прочностные, обеспечивающие работоспособность конструкции в целом и отдельных ее узлов из условий прочности, жесткости, долговечности;

• конструкторско-технологические, описывающие специальные конструкторские требования, а также технологические ограничения;

• экономические, включающие в себя ограничения ресурсов проектной задачи, требования к сбыту, торговле, организационной системе.

Ограничения обычно выражают определенные зависимости между переменными величинами,' которые по своей сути могут быть теоретическими (формульными) и статистическими. Теоретические зависимости обычно справедливы при любых условиях и для их получения не требуется никаких дополнительных измерений. Однако на практике достаточно часто между параметрами модели нет известной функциональной зависимости.

Значения переменных, удовлетворяющие заданным граничным условиям и ограничениям, называют допустимым решением задачи. Иногда случается, что в задачу включаются противоречивые по смыслу требования, выполнить которые невозможно. Такая ситуация приводит к несовместным задачам, которые в планировании называют несбалансированными планами (когда нет и не может быть допустимых решений). Обычно же, если задача составлена правильно, то в общем случае она имеет набор допустимых решений. Чтобы из данного набора допустимых решений лицо, принимающее решение (ЛПР), могло выбрать одно наилучшее, необходимо договориться, как и по какому признаку его найти.

Наилучшего решения во всех смыслах быть не может, оно может быть наилучшим (оптимальным) только в одном, строго установленном смысле. ЛПР должно абсолютно точно представлять, в чем заключается оптимальность принимаемого решения, т. е. по какому критерию принимаемое решение должно быть оптимально.

Критерий часто называют целевой функцией, функцией цели, а в математических работах — функционалом. Критерий в общем случае может оценивать качественные свойства объекта, причем как желательные для субъекта (обычно с максимальным уровнем или значением, например, прибыль, производительность, надежность), так и нежелательные для него (или минимальные — непроизводительные затраты, расход материала, простои оборудования и др.). Если при принятии решения требуется максимизировать какое-то свойство (к примеру, прибыль, производительность или надежность), то в результате решения задачи критерий будет иметь наибольшее значение из всех допустимых решений. Если же требуется минимизировать критерий (стоимость, расход материала, время простоев оборудования), то в результате решения критерий будет иметь наименьшее значение из всех допустимых.

Основные задачи управления деятельностью человека можно отнести к классу задач распределения и оптимизации ресурсов. Любой объект,в процессе управления, проектирования или эксплуатации характеризуется своим устройством и действием, причем устройство определяется его структурой и параметрами, а действие — процессом функционирования. Например, технологический процесс можно определить как последовательность работ, которые обусловливают превращение сырья в готовую продукцию; такую последовательность работ называют маршрутом; каждую операцию, входящую в маршрут, можно охарактеризовать определенными режимами обработки, управления, контроля, функционирования.

В любых математических моделях можно выделить следующие элементы: исходные данные, зависимости, описывающие целевую функцию, и ограничения.

Зависимости между переменными, как целевые функции, так и ограничения, могут быть линейными и нелинейными. Линейными называют такие зависимости, в которые переменные входят в первой степени и нет их произведения; если переменные входят не в первой степени или есть произведение переменных, то зависимости являются нелинейными. Сочетание разнообразных элементов модели приводит к различным классам задач оптимизации, требующим разных методов решения и разных программных средств.

Для экономических систем наиболее характерны задачи оптимизации и распределения ресурсов, решаемые методом линейного программирования, для которого разработаны надежные алгоритмы, реализованные в поставляемом с ЭВМ программном обеспечении; более сложные задачи (целочисленные, нелинейные) оптимизации можно свести к задачам линейного программирования. Большинство задач оптимизации, присущих техническим системам, как правило, относится к задачам нелинейного программирования..

В случае невозможности формализовать какое-либо из требований в виде математических зависимостей необходимы дополнительные теоретические и экспериментальные исследования.

Из указанных зависимостей в соответствии с основной целью проектирования формируется целевая функция:

Ф = f(х1,х2, х3,..., xn; a1,а2,а3, ..., аm) (2.1)

Остальные связи параметров, записанные в виде равенств и неравенств, являются ограничениями, составляющими вместе с целевой функцией математическую модель объекта, которая на этом этапе создания должна быть подвергнута испытаниям на компьютере и, в случае необходимости, скорректирована уровне качественной модели или математического описания.

Построенная таким образом математическая модель воспроизводит образ проектируемого объекта, отвечающего всем технико-экономическим требованиям предъявляемым в рамках данных конкретных задач проектирования, и может быть занесена в банк математических моделей системы автоматизированного проектирования.

Если полученная таким образом математическая модель состоит из линейной целевой функции, и входящие в систему ограничения равенства и (или) неравенства также линейны, то такая модель относится к классу оптимизационных задач линейного программирования, и в этом случае могут быть использованы характерные для такого класса задач методы решения (графический, симплекс-метод).

Для составления программы выпуска продукции ОАО "Звенигородский сиркомбинат" необходимо определить оптимальный выпуск сыра "Звенигородского" 50% и сыра "Российского" 50% с целью получения максимальной прибыли.

Сыр "Звенигородский" выпускается предприятием в трех видах:

·        Сыр "Звенигородский" 50%, фасованый по 13 кг в ящике;

·        Сыр "Звенигородский" 50%, розничный, фасованый по 7,5 кг в ящике;

·        Сыр "Звенигородский" 50%, фасованый от 5 до 15 кг в ящике.

Сыр "Российский" выпускается предприятием в двух видах:

·        Сыр "Российский" 50%, фасованый по 13 кг в ящике;

·        Сыр "Российский" 50%, фасованый от 5 до 15 кг в ящике;

Цена сыра "Звенигородский" 50% и сыра "Российский" 50% соответственно равна 14,20 и 14,40 грн. за килограмм. Выпуск перечисленной продукции ограничивается спросом на продукцию, т.е. максимальное потребление продукции составляет 2100000 килограмм в год.

На производство 1 килограмма сыра "Звенигородский" 50% ОАО "Звенигородский сыркомбинат" затрачивает 0,51 грн. – на выплату заработной платы, 9,21 грн. – производственных затрат, и 0,075 грн – на коммерческие расходы.

Рис. 2.2. Схема метода построения операционной математической модели

На производство 1 килограмма сыра "Российский" 50% ОАО "Звенигородский сыркомбинат" затрачивает:

·          0,55 грн. – на выплату заработной платы,

·          9,43 грн. – на производственные затраты,

·          0,06 грн – на коммерческие расходы.

Всего ОАО "Звенигородский сыркомбинат" ежегодно выделяет:

·          1175300 грн - на выплату заработной платы,

·          19244000 грн. – на производственные затраты,

·          143000 грн - на коммерческие расходы.

Для того, чтобы рассчитать оптимальный выпуск продукции с целью максимизации прибыли ОАО "Звенигородский сыркмбинат" необходимо составить оптимизационную модель линейного программирования и решить ее с помощью функции "Поиск решения" Microsoft Excel.